2025年数字现代化报告（英）

CIO调查 2025年数字现代化 AI时代的数据策略准备好了吗？ Couchbase研究报告：调查数字现代化战略正在适应人工智能的兴起 CIOSURVEY 2 目录 执行摘要 随着数字现代化的持续发展，生成AI（GenAI）的兴起为IT团队创造了新的机遇和挑战。除了对资源和安全防护的额外需求外，AI还在释放新型应用程序，这些应用程序可以改变最终用户体验并在企业需求不断增加的时候帮助提高生产力。 Couchbase对IT决策者的第七次年度调查探讨了IT功能如何对GenAI和AI的快速增长做出反应。它改变了他们的investmentdecisions?Aretheyhavetomakesemissionsinotherareastocatchpacewiththisnewtechnology?Aretheyconfidentthattheirinfrastructure,and特别是他们的数据架构，是面向未来的快速技术发展吗？他们在人工智能支持的新智能、自适应应用程序中看到了什么潜力？我们要求拥有1000多名员工的企业 他们的答案。 从整个数字现代化来看，这绝对是一个变革的时代。2023年，数字现代化的平均投资为2800万美元。然而，这将攀升-受访者预计2024年投资将飙升27%至3550万美元。而诸如过度依赖传统技术或不可接受的因素感知到的失败风险，仍然导致项目失败、遭受延误或被拒绝在开始之前，人们清楚地认识到，IT需要利用可支配的资源做更多的事情。平均而言，企业需要将生产率同比提高三分之一以上才能保持竞争力。 同时，GenAI显然是企业的优先事项。98％的受访者在2024年有特定的使用GenAI的目标，AI 将占所有GenAI的近三分之一 2023年和2024年的数字现代化支出-每家企业相当于2100万美元。虽然大多数企业都能够通过这项投资平衡账簿，但26%的企业不得不将支出从IT支持和安全等领域转移，以实现其人工智能目标。 对于许多IT部门来说，最大的问题是他们是否能够支持不受限制的AI增长。平均而言，受访者认为他们的IT基础设施在19个月内将无法支持内部运行的GeAI应用程序。因此，企业正在寻找其他方法来获得必要的计算能力。例如，大多数组织表示，边缘计算对于启用新的GeAI应用程序至关重要，因为它允许计算能力。在需要的地方最有效地交付。 最后，还有一个问题，即IT团队使用GeAI创建哪些类型的应用程序。由于开发人员不断承受着创造新的，改进的最终用户体验的压力，因此创建充当“所有行业的杰克”但没有一个行业的大师的通用应用程序并不是一个有吸引力的选择。相反，企业正在探索自适应应用程序-执行单个任务，但可以使用AI来添加智能。基于用户配置文件、企业数据以及实时事件和情况。 第一部分：数字化现代化景观 平均而言,2023年企业在IT现代化上花费了2800万美元,比去年调查中预测的数字转型花费少10% 。然而,长期前景是积极的。预计投资将增长27%,到 2024年为3550万美元，是创纪录的最高同比增长（图1）. 图1 这种积极性延伸到组织在实现其IT现代化目标方面的进展。总体而言，与去年的调查相比，IT部门在预期进展方面落后的人数更少，并且更多的IT部门领先于进展或已经完成了目标（图2）. 图2：实现IT现代化目标的进度图表 尽管有积极的迹象，但企业仍面临挑战。由于技术，资源或 组织购买。同样，每个企业都有一个活跃的数字项目失败，遭受重大延迟或因类似问题而缩减规模 -代表平均浪费400万美元的支出（图3）.图3 在导致项目失败或阻止项目失败的问题上有许多相似之处从一开始就开始。例如，依赖传统技术不能满足新要求是两种阻塞的最常见原因一个新项目或一个正在进行的项目受苦。并且认为失败太高往往会导致组织拒绝或放弃项目。然而，也有一些对比：缺乏高管的支持或支持更有可能破坏现有项目，而整个组织缺乏支持更有可能阻止项目的发生。在开始项目时，无法确保预算或控制支出是一个更大 的问题，而在尝试交付数字项目时，缺乏技能是一个问题。（图4）. 图4：影响数字项目的问题 阻止新数字项目的问题 影响活跃数字项目的问题 依赖无法满足新数字要求的传统技术 42% 依赖无法满足新数字要求的传统技术 41% 认为失败的风险已经或已经变得过高 39% 认为失败的风险已经或已经变得过高 37% 访问或管理所需数据时出现问题 36% 我们的开发团队无法实现为他们设定的目标 35% 无法获得必要的预算或保持在预算之内 33% 缺乏资源/资金 33% 缺乏来自整个组织的支持或支持 30% 缺乏可用技术的知识 30% 缺乏资源/资金 28% 缺乏交付数字项目的技能 27% 我们的开发团队无法实现为他们设定的目标 26% 缺乏C-Suite的支持或支持 24% 缺乏可用技术的知识 23% 访问或管理所需数据时出现问题 24% 实现技术的复杂性 20% 缺乏来自整个组织的支持或支持 19% 缺乏交付数字项目的技能 17% 实现技术的复杂性 16% 缺乏C-Suite的支持或支持 14% 无法获得必要的预算或保持在预算之内 14% 图5最终，在竞争日益激烈的环境中，对企业来说，最严重的后果可能是浪费时间。63%的组织有延误时间超过三个月，因为 18 周平均值延迟遭受由企业 IT现代化问题。解决问题和减少这些延迟应该是优先事项（图 5）. 有明显的动机来减少这些延误。 企业作为一个整体，特别是IT团队，面临着提高生产力和用更少的 钱做更多事情的压力。这不是一个孤立的问题：共识是生产力危机遍及整个行业。与此同时，对于许多人来说，解决这个问题似乎是不可能的-IT团队不可避免的压力导致心理健康恶化。企业需要每年将生产力提高三分之一以上才能保持竞争力，IT需要一个新的答案。(图6)。而AI或许能够提供这 图6：生产力挑战 33.37% 企业需要的数量 每年提高生产率 保持竞争力 72% IT团队的IT部门在下面增加 做得更多的压力更少 66% 许多IT领导者担心，提高的生产力需求会有一个有害影响团队的身心健康 71% 生产力将是业务预期 三年内 65% 企业需要做更多与更少保持 竞争性 59% 的组织感到生产力比以往任何时候都低，即使做同样的数量 的工作 62% 正在经历的行业 企业的 生产力危机，与组织和员工无法满足需求 57% IT领导者表示，不可能单纯通过招聘和培训来满足生产力 需求 第二部分：人工智能时代 人工智能支持更准确、更智能的自动化的能力是寻求解决生产力危机的企业的主要吸引力。但是 ，它的潜力远不止于此，并且组织正在进行适当的投资。93％的企业正在投资GeAI，平均其IT现代化预算的10.55％用于该技术。这表明企业仍在掌握这项技术，我们预计未来几年这一数字还会增加。总体而言，AI占2023年和2024年企业IT现代化投资的近三分之一。（图7）. 图7 GenAI2023-24 的IT现代化投资比例 10.55% GenAI总支出2023- 2024 $6.7M 预测GenAI 花费2023-24 IT现代化投资占 所有AI2023-24 的比例 33.25% AI总支出2023- 2024 $21.1M 预测总AI 花费2023-24 也许毫不奇怪，这已经反映在企业不断变化的优先事项上到目前为止，过去12个月中数字项目中最常见的变化越来越集中在利用突破性技术-例如GenAI（图8）. 图8：数字项目中最常见的变化 更加专注于利用突破性技术（例如，生成AI） 54% 在范围和预算方面变得更加雄心勃勃 42% 对外部因素（如经济）的反应 41% 变得更加专注于客户体验 40% 更加针对特定的业务成果 37% 成为全业务计划 34% 在范围上变得更有创意 26% 47%的IT决策者表示他们将很难获得企业融资或成功进行IPO，42%的人表示他们将失去宝贵的员工创新的竞争对手，如果他们没有成功的数字创新-例如，通过采取GenAI的优势-98％的受访者有特定的GenAI2024年的目标（图9）. 图9：数字创新失败的后果 努力确保企业融资或成功进行IPO 47% 失去其他业务领域的宝贵员工，以提高创新性竞争对手 42% 将宝贵的IT员工输给更具创新性的竞争对手 37% 在市场上变得不那么重要 32% 在未来三年内倒闭或被竞争对手吸收 23% 失去我的工作 10% 受访者也清楚投资GenAI的积极理由。生产力是一个明确的目标-从快速原型设计和测试新想法，到利用新的业务趋势更快，使特定的员工，如开发人员更有效（图10）. 图10：投资GenAI的主要原因 快速原型设计和新想法的测试-例如，业务战略，营销和销售材料，产品设计 40% 通过执行使其他业务部门的员工更有效率他们的手动任务 39% 识别和应对快速演变的安全威胁 38% 识别新的业务趋势并迅速利用它们 37% 通过Copilot等编码辅助功能提高开发人员的工作效率 35% 改善客户体验以达到或超过预期 35% 与已投资或正在投资GenAI的竞争对手保持同等地位 33% +3.79% 其他AI应用程序（例如，机器学习） +4.19% 使用GenAI和/或预测性 AI的内部应用程序适应和执行更有效的特定功能 +4.25% 内部开发的GenAI应用程序 企业对AI的投资有明显的动机，并且已经看到AI已经承担了IT现代化支出的很大一部分。但是，在接下来的12个月里，投资似乎将稳定增长，但不会显着增长。与此同时，对支持人工智能进一步增长至关重要的那些领域的投资——如边缘计算、IT基础设施和数据管理——将以类似的比例增长。这表明了一种可衡量的方法，但也提出了一个问题，即这些投资是否足够（图11）. 图11：人工智能和相关技术的计划投资在接下来的12个月 +4.71% IT基础架构 +4.70% 安全 +4.26% 数据管理 +3.5% 来自供应商或服务提供商的第三方GenAI应用程序 +3.49% 边缘计算 +3.36% 招募和培训开发人员 人工智能的一个潜在担忧是，在急于接受新技术的过程中，企业将不得不减少对其他关键功能的投资 。好消息是，大多数组织都能够在不减少其他投资的情况下平衡账目并实现GeAI目标。然而，26%的企业不得不从其他领域转移支出——最常见的是IT支持和维护以及安全性。如果没有仔细的计划 ，这就会带来风险，即在采用新技术的竞争中，企业可能会面临更高的安全风险、可靠性较低的IT或无法满足组织需求的基础架构。（图12）. 图12：平衡书籍？ 12% 从IT支持和维护中转移支出 10% 从安全转移支出 9% 从基础设施转移支出 7% 从其他商业软件转移支出 6% 从网络转移支出 5% 从招聘和培训中转移支出 从其他领域转移计划的IT支出以 实现GenAI目标 26% 第三部分：为AI时代做准备 了解和使用AI的竞赛不仅限于IT部门。在整个业务中，员工都在使用内部开发或由第三方供应商或服务提供商提供的GenAI应用程序（图13）.The挑战将是确保业务的所有部分都能有效地使用人工智能，智能和安全。 图13 AI使用扩展到IT团队之外的一个风险是，非专业用户可能没有为AI可能带来的挑战做好准备 。即使纯粹在IT团队中，100％的受访者表示，他们的开发团队在使用GenAI工具支持他们创建新应用程序的工作时遇到了问题 （图14）对于有经验的用户，GeAI可能会访问或共享专有数据，或产生“幻觉”而不是准确的结论 ，因此用户会对此保持警惕。然而，为了在整个组织中成功扩展人工智能，企业需要确保他们使用正确的工具和技术，如检索增强生成(RAG)，以最大限度地减少幻觉或访问敏感信息。 图14：开发团队遇到的AI挑战 GenAI共享另一个组织的IP或其他专有信息作为答案的一部分 43% GenAI使用或访问您组织的专有数据 40% AI“幻觉”-即，AI将错误的结论作为真理，开发人员在认识到它之前就采取行动 37